新的IMU解决了ADAS-Sensor漂移的关键安全威胁

Aceinna最近发布了一个新的IMU（惯性测量单元）设备，IMU383ZA.，旨在提高传感器系统的可靠性。

IMUS，因为他们的名字表达，可用于测量它们的系统或设备的惯性。他们越来越多地在各种行业中寻找应用，包括农业，无人机和航空航天，自动车辆，机器人和AR / VR-all依赖于准确的定位数据正常运行。

毕竟，没有可靠的传感器数据，系统如何导航自动车辆或机器人手臂的运动规划 - 或者确保一个沉浸在VR中的人不会在沙发上绊倒？

这些应用面临的最大挑战之一，aceinna和其他传感器制造商试图寻址，被称为漂移。

什么是定位系统的漂移？

当传感器失去保真时，漂移发生漂移，仅仅是由于年龄，而且有时由于诸如振动或极端温度的中断。

漂移可以影响所有传感器类型，从温度传感器到压力传感器。预防性校正和校正通常用于打击本问题，以及许多系统内置的各种漂移检测功能。

温度传感器中的漂移图和可能发生漂移检测警报的用户定义阈值。使用的图像礼貌摩尔工业。

这些校准和漂移检测特征通常依赖于外部参考信号来比较数据的数据。然而，一些设备如此来自Micron Digital的Romos Imu（近期发布），声称不依赖于外部参考信号，利用基于MEMS的惯性传感器的“无漂技术”。

Aceinna的方法侧重于使用多个内部传感器和一种传感器融合来实现高可靠性。

Aceinna的“高可靠性”IMU

Aceinna主动将其新的IMU383ZA IMU传感器吹捧为“高度可靠”的“绝对势在必行”，因为它们定位传感器对汽车应用有用。毫无准确的定位是当今ADAS的绝对先决条件，并且是预测中期未来预测的真正自治车辆的绝对先决条件。

但是，在规格方面是什么“高度可靠”的意思吗？在这种情况下，新IMU具有13°/ HR，0.08°/ root-HR的显着可靠性的Aceinna Touts。

Aceinna imu383za传感器系统。图片来自数据表。

IMU383ZA的其他相关规范包括：

• 温度范围：-40c到85c.
• 板到板界面：spi.
• 包尺寸：24mm x 37mm x 9.5mm
• 平均故障间隔时间：> 50k小时

该设备通过提供它们描述为“高级”同步和允许字段升级的引导加载程序来升级IMU381ZA模型的范围模型。

然而，最值得注意的是，该器件用“三冗余传感器架构”实现其可靠性，该“三冗余传感器架构”采用三个传感器（3轴加速度计和3轴陀螺仪）的阵列，其独立于另一个操作。

如何融入更多的传感器等同于更可靠的数据？答案是称为传感器融合的过程。

传感器融合如何克服漂移

Aceinna的新设备依赖于传感器数组以提供数据集。从这里，它利用“投票方案”，其中设备可以确定异常值数据点是否准确无误。通过比较多读数，可以识别错误的数据集，并且“忽略或重新评估”，因此它们不会影响设备的整体精度。

这是传感器融合的一个例子。

作为AAC的Jeremy Lee在描述的文章中描述传感器融合的基础知识“传感器融合是组合多个物理传感器的艺术，以产生准确的”实践“，即使每个传感器都是不可靠的。”

IMU的传感器融合系统的一个例子。这是胰岛素的概述LP-Research.。

比喻是犯罪现场，每个证人都有不同的话说，明智的警察侦探编织了对目击者的一些矛盾的观察，进入精确的事件。

通过组合优点来精确传感器数据

陀螺仪和惯性测量单元（IMU）是传感器的经典示例，其可以通过传感器融合将它们配对在一起，以形成设备环境的更可靠的图像。

在陀螺仪倾向于漂移的情况下，可以依赖于感知“下来”与地球的重力有关的感觉。下部参考可用于释放出陀螺空间位置。IMU位置数据又可以遭受累计错误。GPS数据可用于伸直IMU。每个传感器都可以提供补充信息以确保其他传感器。

卡尔曼滤波器由传感器融合设备使用，以基于AD HOC附加到每个传感器输入的值。例如，如果手机的承载进入地下隧道或地铁，则GPS可能是粗略的。传感器融合允许设备注意到与多个其他传感器相比，GPS在WACK中脱离。一旦设备离开隧道，可以像正常一样依赖GPS数据。这里的类比可能是传感器融合系统用作棒球经理，他们在坍落期间使用播放器（在这种情况下的GPS数据）。

虽然传感器融合通常用于多种类型的传感器，但是在诸如IMU383ZA之类的单个设备内部应用相同的原理，其中组合多个数据集，以提供更准确的环境信息。

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您之前是否开发过位置跟踪系统？选择IMU时优先考虑的规格是什么？传感器融合如何在您的设计过程中发挥作用？在下面的评论中分享您的经验。